\"大数据技术的发展，已被列为 重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前 大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。本书定位为大数据技术入门教材，为读者搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。本书以Excel工具为载体，介绍大数据技术的基本操作。全书包括课程导入及5个项目，主要内容包括大数据概述、大数据技术面临的挑战、数据的录入与抽样、数据的预处理、数据的整理、统计图的制作、数据度量的应用等。本书注重实用，以具体任务为载体，理论紧密联系实际，使读者可以系统全面地掌握基本技术与操作技能。本书可作为以供从事大数据技术初入行业的技术人员学习使用。\"

本书将数据库的理论知识与实践教学以及实际应用相结合，理论联系实践，内容层层递进，首先概述数据库及其技术发展、数据库系统设计与管理，然后对数据库课程教学改革与模式创新进行了讨论，在此基础上对数据库应用与共享平台设计进行了 深层次的探究。希望读者通过阅读本书，加强对数据库相关理论的掌握，对数据库及其教学应用有 深入的了解，推动数据库应用技术的发展。本书适合作为高等学校计算机、信息管理、软件工程、电子商务等相关专业数据库类课程本科生教材，也适合作为从事数据库系统研究、数据库管理和数据库系统开发者的参考用书。

本书从大数据技术基础概念出发，介绍大数据分析的流程和大数据分析处理系统的组成，叙述了大数据集群的搭建，并在此基础上讲解离线数据分析和在线数据分析实战案例。全书共分七章，第1章介绍了大数据的基本概念，第2章介绍大数据分析的基本过程以及基本方法、工具，第3章主要介绍搭建离线大数据平台所需组件Hadoop、ZooKeeper的搭建方法以及高可用的配置，第4章介绍构建实时大数据平台所需组件以及各组件的部署，包括Spark、Hive、HBase、Kafka及Flume，第5章通过案例介绍电商大数据分析系统，第6章介绍了基于HadoopSpark的大数据离线分析系统，第7章介绍了基于Spark的大数据实时分析系统。本书前四章作为理论体系，介绍了大数据分析系统的基本概念、基本原理、基本组成和构建方法。第五至七章辅以三个项目案例，通过一些实际应用程序来展示大数据分析应用的案例。本书可以帮助读者建立对大数据技术概念上的整体认知，也能够通过丰富的实践案例帮助读者掌握主流大数据技术的实际应用，实用性和指导性都很强。

本书以MySQL数据库管理系统为平台，以“学生信息管理”数据库的设计、应用和管理为主线，以数据库系统的开发过程为顺序，循序渐进地讲述了数据库的设计、数据库及数据表的创建、数据完整性的实现、数据查询、视图与索引的使用、存储过程的应用、数据库的可靠性与安全性的管理和实现等内容。项目的内容编排都按照项目式教学法进行， 包括能力目标、情境描述、项目分析、项目实施、相关知识和课外任务等， 按照职业领域工作过程的逻辑， 以项目为载体组织教学单元， 体现模块化、系列化， 力求在学生动手操作中进行数据库的使用技能教学。

ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一，它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球，被广泛用于各行各业，以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢？《ChatGPT 实操应用大全（全视频·彩色版）》应运而生，这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍，为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧，带读者深度解锁 ChatGPT的功能，释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各种实际问题，极大地提高工作效率和生产力。不论是短视频内容创作、数据分析、日常办公、论文写作、金融投资，还是翻译、写代码等任务，本书都能够满足用户的需求。如果想要更好地利用 ChatGPT 功能，就阅读本书。本书主要涵盖 ChatGPT 的注册与登录、基本功能的使用、提示词用法、150 种应用场景、参数指令与 API 开发以及ChatGPT插件等内容，内容通俗易懂，案例翔实，让读者受益匪浅。本书不仅适用于高校师生，也适用于上班族，更可作为培训机构或培训班开展 AI 教学和培训的教材。

\"本套教材包括主教材《机器学习-工业大数据分析》，一套多媒体课件，一个工业大数据集，一套完整代码集。由授课教师在进行教学实践的基础上，适应当前 教学改革的需要，结合清华大学《机器学习与大数据》的教学经验编写而成。本书以机器学习理论方法和工业大数据实践为两条并行主线贯穿整个课程。以经典机器学习、深度学习以及强化学习部分为理论主体，重点介绍方法原理、公式推导、算法设计和分析；以生产系统、交通系统、能源系统、电信系统、医疗系统为主体实践领域，重点介绍大数据与机器学习方法的联合应用以及评估。全书共分2篇，分别讲述机器学习原理、方法以及在工业大数据领域的应用。本套教材可作为高等院校非计算机类等专业的机器学习课程教材，也可供有关技术人员作为自学用书。\"

本书主要介绍不确定高阶多智能体系统的 一致性算法。全书共分11章，其中第1章概述了多智能体相关的基本概念、典型问题及其研究现状；第2章给出多智能体系统 一致性问题的一般性描述，并提出了一种基于抽象化的分层设计方案；第3～9章针对几类典型不确定高阶多智能体系统设计了 一致性算法，并进行了理论分析和仿真验证； 0章关注决策层的不确定性，讨论了基于非 Oracle的 一致性算法； 1章利用上述分层设计方案研究了不确定高阶多智能体系统的分布式博弈问题。本书可供复杂系统分析与控制、分布式人工智能等领域的研究人员使用，亦可供相关工程技术人员参考。

本书先在系统性地梳理 外智慧城市的发展现状以及指标评价体系的基础上，提炼智慧城市大框架下和无障碍便捷生活服务相关的子系统，探索各领域的智慧服务应用。同时，基于多方面的调研，梳理出面向北京2022年冬残奥会的智慧生活服务需求，归纳整合后提出面向冬残奥会的智慧生活服务体系框架。建立科学合理的面向冬残奥会的智慧生活服务体系框架，不仅可以为北京2022年冬奥会和冬残奥会利用智慧城市构建高质量生活服务体系提供理论框架，而且有助于将智慧信息技术领域的优势成果成体系地应用在城市的生活服务中，对于中国智慧城市的发展也有一定的指导价值。

伴随AI技术的不断突破，AI技术的巨大投入能否获得预期的高回报成为各界关注的问题。在这种背景下，学者们观测到AI生产率悖论现象，并引起关注；产业界的调研发现，人工智能应用有高达85%的失败率。到底是什么原因导致人工智能技术的产业应用效果未能达到预期？本书就是聚焦于这一核心问题，通过思辨篇、研究篇、案例篇、展望篇四个部分来体系化回答这一问题，试图给出破解AI生产率悖论现象的方案，即人工智能技术要转化为生产力，就需要为人工智能技术群的正向积极作用发挥创造与之相适应的新型管理模式、体系和方法，让新型技术与新型管理携手才能真正为 迎来 加美好的人工智能时代。

本书的内容包括：对数字化概念进行梳理，回答什么是数字化的问题；对数字化的要素进行深入分析和描述，澄清数字化成功的关键要素；对主要的数字化的关键领域和问题，包括路径、组织、文化、业务与IT的关系以及数据价值等进行剖析；对数字化的组织和文化变革进行全面的总结； ，对数字化伦理和资本作为数字化的主要推动力等进行辩证分析。本书适合企业和政府部门的 以及数字化的实践者阅读。其中 包括董事长、CEO、CIO、CDO、CFO、CHRO、IT经理、业务经理等，实践者包括咨询顾问、架构师、需求分析师、项目经理、敏捷教练等。这些人在数字化工作中是关键人员，必须掌握数字化的核心知识。